模拟退火算法讲义与实战解析
模拟退火算法的讲义资源还挺实用的，尤其是你想用比较方式理解这个优化思路的时候。没有太绕的理论，全是接地气的例子，讲得明白还带实战思路。PDF 格式，直接翻、直接搜关键词，效率高。
模拟退火的核心思路有点像“先大胆试错，后小心微调”。你刚开始可以跳得远，到后期慢慢收敛到一个相对不错的解。讲义里用的案例不复杂，蛮适合你边看边敲点代码。
如果你平时用C++比较多，可以顺手看看这篇C++模拟退火算法的文章。讲了怎么写、怎么调，还顺带提了一些性能优化的小技巧，蛮实用的。
你也可以往智能优化方向拓展一下，比如像随机森林+优化算法这种组合用法，还挺适合做预测模型或者参数调优的。
别忘了，模拟退火的另一个常见用途是搞点“伪随机”，比如那种随机抽奖算法，背后也能套一套退火思路来控制“公平性”和“收敛性”。
哦对了，如果你用MATLAB，也有相关的实现，比如INFO-RF 随机森林回归优化，也用到了类似的优化套路。方向不一样，但思想是共通的。
，如果你正好想搞点优化相关的活，或者对模拟退火感兴趣，这份 PDF 还挺值得一看的。记得边看边实践，理解才会更深。
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